첨단 '얼굴 3D화 작업' 수사, 의학 등 쓰임새 많아
첨단 '얼굴 3D화 작업' 수사, 의학 등 쓰임새 많아
  • 이승아
  • 승인 2017.05.08 08:33
  • 조회수 2882
  • 댓글 0
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세계인 얼굴, 3D 구현 가능

 

스마트폰 앱 ‘스노우캠’을 이용해 보신적 있나요? 눈을 순정 만화 캐릭터처럼 만들기도 하고 토끼 귀 달린 얼굴을 만드는 등 다양한 꾸밈·변형 기능으로 인기 만점입니다. 네이버 계열사 캠프모바일이 출시한 건데, 덕분에 네이버 주가도 승승장구 했을 정도입니다.

 

한 연구진이 자신의 얼굴을 3D 얼굴로 만들 수 있는 기술을 개발했습니다. 현재까지 나온 기술 중 가장 발전한 수준이라고 하는데요. 이 기술은 게임에서 아바타를 자신의 개성에 따라 꾸미거나, 홍채인식 같은 보안시스템에 적용될 수 있다고 합니다. 스노우캠 같은 카메라 애플리케이션에도 적용되지 않을까요?

어렸을 때 모습도 3D얼굴로 복구할 수 있습니다. 출처 : 포토리아
어렸을 때 모습도 3D얼굴로 복구할 수 있습니다. 출처 : 포토리아

원리는?

 

컴퓨터가 얼굴을 만드는 과정은 ‘3D모핑모델’이라는 기술을 사용합니다. 3D모핑모델은 ‘얼굴의 평균’을 대표하는 것으로 평균에서 벗어난 편차의 일반적인 패턴에 대한 정보를 담고 있습니다. 예를 들어, 다른 사람들에 비해 코가 긴 사람은 턱도 길다는 패턴을 이용해 얼굴을 만들 때 참조하는 식이죠. 

 

즉, 얼굴의 모든 부분을 스캔해 3D 얼굴 전체를 만드는 게 아니라 이런 상호관계를 고려해 얼굴을 구성하는 개념입니다. 더불어 나이, 성별, 얼굴 길이 등 여러 요인도 함께 따집니다.

 

한계 있었다

 

얼굴 모양을 구성하는 모든 요인을 고려하기 위해 3D모핑모델은 얼굴의 다양한 정보를 통합할 필요가 있었습니다. 따라서 개발자들은 계속해서 많은 사람들의 얼굴을 스캔해왔습니다. 개개인 얼굴의 모든 특징을 정의해왔습니다. 

 

이전까지의 기술로는 수백 명의 사람 밖에 스캔을 완료하지 못했습니다. 그 중 대부분이 백인 성인이라고 합니다. 연령과 인종에 따라 얼굴을 구현하는 기술에 그동안 한계가 있었습니다.

 

현재까지 가장 발전된 3D얼굴 기술!

 

런던임페리얼 대학의 컴퓨터과학자 제임스 부스 박사는 인류의 다양성을 포괄하고 3D모핑모델 구축 과정을 자동화한 새로운 기술을 개발했습니다. 이 기술은 세 가지 단계로 구분되는데요. 가장 먼저 알고리즘을 이용해 얼굴 스캔 과정에서 얼굴 특징을 자동으로 찾아냅니다. 찾아낸 특징은 또 다른 알고리즘을 이용해 스캔한 정보에 따라 정렬하고 3D모핑모델과 병합합니다. 마지막 검토 단계에선 잘못된 스캔 내용을 감지하고 제거합니다.

 

연구진은 기술의 성능을 실험하기 위해 인구통계학적 특성에 따라 10,000명의 얼굴을 스캔했습니다. 참고로 10,000명의 얼굴은 런던의 성형외과 의사 Allan Ponniah 박사와 David Dunaway 박사로부터 받았다고 하는데요. 사고로 손상된 얼굴을 재복구하는 의술 개발을 바라는 마음에서 지원해줬다고 합니다.

 

연구진은 런던임페리얼 대학의 컴퓨터 과학자 Stefanos Zafeiriou 박사에게 찾아가 데이터 분석의 자문을 구했습니다. 개발한 알고리즘을 각각의 얼굴에 적용시켜 ‘대규모 얼굴 모델’을 만들어냈습니다. 그 결과 기존의 기술보다 얼굴을 훨씬 더 정확하게 묘사했다고 합니다. 

 

그 사례로 한 아이의 사진으로 얼굴을 부스 박사의 기술로 스캔한 결과 그 아이의 얼굴과 굉장히 흡사한 얼굴이 나타났습니다. 하지만 기존의 가장 유명한 기술을 이용해 스캔해보니 웬 건장한 남정네가 있었다고 합니다. 기존 기술은 성인의 얼굴을 기반으로 만들어졌기 때문이었는데요. “이 아이가 자라면 이렇게 될까?” 라는 생각 조차 들지 않는 수준이었다고 합니다.

부스 박사의 연구진이 만든 3D모핑모델 표본 출처 : James Booth/Imperial College London
부스 박사의 연구진이 만든 3D모핑모델 표본 출처 : James Booth/Imperial College London

이 기술에 대해 다른 학자들은 “엄청난 양의 얼굴에서 다양한 특징을 정의하는 작업은 굉장히 까다로운 일이었다”며 “이번 개발의 가장 가치있는 점은 모든 과정을 자동화했다는 것”이라는 반응을 보였습니다. 

 

기존의 개발자들은 얼굴의 특징을 정의하는 것이 보기엔 쉬워보여도 굉장히 애매하고 어려웠다고 합니다. 예를 들어 입술의 끝이 어디인지, 쌍꺼풀의 끝이 어디인지 등을 정의하기 애매했다고 합니다. 또 하나하나 직접 하기 때문에 실수가 발생하기도 했죠.

 

3D얼굴 기술의 무한 잠재성

 

부스 박사는 벌써부터 기술을 더 발전시키기 위한 연구에 착수했습니다. 자신의 논문에서 100,000명의 얼굴을 기술에 적용시켜 2D 사진으로 3D 얼굴을 만드는 인공지능을 훈련시키고 있습니다.

 

이 기술은 범죄 용의자 수색에도 유용하게 사용될 거라는 전망입니다. CCTV나 다른 사진으로 알아낸 모습은 각도에 따라 얼굴이 다르게 보일 수 있기 때문에 3D 수배서를 보낸다면 찾아내기 더 수월하겠네요. 

 

또, 역사적 인물을 구현해낼 수도 있습니다. 이 기술을 이용한 애플리케이션으로 반 고흐의 '자화상'을 촬영하면 반 고흐의 진짜 얼굴을 볼 수 있게 될까요? 학자들은 과거 인물을 3D로 구현해낸다면 박물관에 더 많은 사람들이 몰릴 것으로 예상합니다.

 

의학 분야에도 널리 사용될 수 있을 것 같습니다. 만약 누군가의 코가 함몰된다면 코를 어떤 모양으로 복구시켜야 하는지 참고할 수 있죠. 얼굴 스캔 기술은 심지어 유전병의 가능성을 확인하는 데에도 사용될 수 있다고 합니다.

윌리암스 증후군을 앓는  사람들의 모습. 과연 유전병을 예측할 수 있을까? 출처 : Wikimedia Commons
윌리암스 증후군을 앓는 사람들의 모습. 과연 유전병을 예측할 수 있을까? 출처 : Wikimedia Commons

윌리암스 증후군이 그 대표적인 예입니다. 이 병은 1961년 뉴질랜드의 윌리암스 박사가 처음으로 보고했습니다. 스탠포드 대학의 Francke 교수의 논문 <Williams-Beuren syndrome:genes and mechanisms>에 따르면 이는 7번 염색체의 조그만 손실로 인해 발생합니다.

 

이 염색체 상의 일부 유전자 손실이 심장 질환, 발달 장애, 얼굴 기형 등으로 이어질 수 있습니다. 얼굴의 외형적 특징으로 위로 솟은 작은 코끝, 긴 인중, 큰 입, 두툼한 입술, 작은 볼 등이 비교적 뚜렷하게 나타납니다.

 

얼굴을 스캔해 구현하는 기술의 다음 단계는 표정을 구분하고 묘사하는 단계입니다. 우리는 “이 시대를 대표하는 얼굴”처럼 얼굴을 ‘대표한다’는 의미로 사용할 때가 많은데요. 사람과 사람이 만났을 때 가장 먼저 보는 곳 또한 얼굴이죠. 얼굴의 중요한 가치만큼 얼굴을 이용한 기술이 댜앙한 곳에 많은 변화를 가져올 수 있을 것 같습니다.

 

DOI: 10.1126/science.aal1136

이승아 수습 에디터(singavhihi@scientist.town)

 


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